㈠ 如何用python获取股票数据
在Python的QSTK中，是通过s_datapath变量，定义相应股票数据所在的文件夹。一般可以通过QSDATA这个环境变量来设置对应的数据文件夹。具体的股票数据来源，例如沪深、港股等市场，你可以使用免费的WDZ程序输出相应日线、5分钟数据到s_datapath变量所指定的文件夹中。然后可使用Python的QSTK中，qstkutil.DataAccess进行数据访问。
㈡ 如何在python中调用道指指定时间段的收盘数据
pandas是python环境下最有名的数据统计包，而DataFrame翻译为数据框，是一种数据组织方式，这么说你可能无法从感性上认识它，举个例子，你大概用过Excel，而它也是一种数据组织和呈现的方式，简单说就是表格，而在在pandas中用DataFrame组织数据，如果你不print
DataFrame，你看不到这些数据，下面我们来看看DataFrame是如何使用的。
首先是引入pandas和numpy，这是经常配合使用的两个包，pandas依赖于numpy，引入以后我们可以直接使用np/pd来表示这个两个模块
先创建一个时间索引，所谓的索引（index)就是每一行数据的id，可以标识每一行的唯一值
为了快速入门，我们看一下如何创建一个6X4的数据：randn函数用于创建随机数，参数表示行数和列数，dates是上一步创建的索引列
我们还可以使用字典来创建数据框，例如创建一个列名为A的数据框，索引是自动创建的整数
这又是一个字典创建DataFrame的例子
假如字典内的数据长度不同，以最长的数据为准，比如B列有4行：
可以使用dtypes来查看各行的数据格式
接着看一下如何查看数据框中的数据，看一下所有的数据
使用head查看前几行数据（默认是前5行），不过你可以指定前几行
查看前三行数据
使用tail查看后5行数据
㈢ 怎样用python提取不同股票csv里特定时间段的数据
用pandas库，
import pandas as pd
data = pd.read_csv('train.csv')
train_data = data.values[0:TRAIN_NUM,1:]
train_label = data.values[0:TRAIN_NUM,0]
study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1000035
机器学习正好讲了这个手写识别的例子！
㈣ python对股票分析有什么作用
你好，Python对于股票分析来说，用处是很大的
Python，用数据软件分析可以做股票的量化程序，因为股票量化是未来的一种趋势，能够解决人为心理波动和冲动下单等不良行为，所以学好python量化的话，那么对股票来说有很大很大帮助
㈤ python 设计一个名为Stock的类来表示一个公司的股票
是的，设计一个名为 Stock的类表示股票，该类包括:
1、一个名为symbol的字符串数据域表示股票代码:
2、一个名为name的字符串数据域表示股票名称;
3、一个名为previousPrice的double型数据域，用来存储股票的前一 日收盘价:
4、一个名为currentPrice的double型数据域，用来存储股票的当前价格:
5、创建一个给定特定代码和名称的股票构造方法:
6、一个名为getChangePercentO方法，返回从前的日价格到当前价格变化的百分比。
实现这个类，编写个测试程序，创建一个Stock 对象，它的股票代码是600000，股票名称是“浦发银行”，前一日收盘价是 25.5元，当前的最新价是28.6元，显示市值变化的百分比。
拓展资料
设计一个Stock类和DividendStock类
编写了一个表示拥有股票情况的Stock类，这里给出了一个简化版，去掉了对参数的合法性的检查等细节，现在需要创建一个可以发放分红的股票。红利的多少和持有股票的数量成正比，不是所有的股票都是会有分红的，所以不能直接在Stock类上直接增加这个功能，而是应该在Stock类的基础上，继承一个DividendStock类。并在这个子类中增加分红的属性和行为。
(1)一个用于记录分红的字段dividents
(2)重写父类的getProfit方法（在父类的getProfit方法的基础上还要加上分红的）
父类的getProfit+股票的总的分红(也就是字段dividents的值)
(3)增加计算分红的方法，方法中的参数表示每股的红利，可以理解为成员变量dividents赋值： 股票的总的分红=每股的红利*总股数
public void payDividend(double amountPerShare)
编写一个测试的程序，创建一个名为”Oracle”的分红股票，先后以单价32元购买200股，以单价40元购买350股。每股的分红2.8元。这支股票的当前价格是每股50元。
㈥ PYthon遍历语句求指导，如何通过python下载某时期所有股票日线信息然后存文件
你可以去官网看看怎么去做，
㈦ 如何用python计算某支股票持有90天的收益率
首先你要先获得这支股票90天的数据，可以存在一个arry中。
然后计算收益率 r = (arry[89]-arry[0])/arry[0]，如果要计算任意连续90天的话只要循环就可以了。
许多人更喜欢去做短线，因为短线刺激，无法承受长线持股待涨的煎熬，可是假如不会做短线，则可能会导致亏得更快。做T的秘籍大家一定很想知道，今天就给大家讲讲。
我准备了好处给大家，机构精选的牛股大盘点！希望大家不要错过--速领！今日机构牛股名单新鲜出炉！
一、股票做T是什么意思
现在市场上，A股的交易市场模式是T＋1，意思就是今天买的股票，只有明天才能卖出。
而股票做T，当天买入的股票在当天卖出，这就是股票进行T＋0的交易操作，投资人在可交易的一天通过股票的涨幅和跌停有了股票差价，在股票大幅下跌时赶紧买入，涨得差不多之后再将买入的部分卖出，就是用这种方法赚钱的。
假如说，在昨天我手里还有1000股的xx股票，市价10元/股。今天一大早发现该股居然跌到了9.5元/股，然后趁机买入了1000股。结果到了下午时，这只股票的价格就突然间大幅上涨到一股10.5元，我就急忙地以10.5/股的价格售出1000股，然后获取（10.5－9.5）×1000＝1000元的差价，这就是做T。
但是，不是每种股票做T都合适！正常来说，那些日内振幅空间较大的股票，它们是适合去做T的，比如说，每日能有5%的振幅空间。想知道某只股票适不适合的，点开这里去看一下吧，专业的人员会为你估计挑选出最适合你的T股票！【免费】测一测你的股票到底好不好？
二、股票做T怎么操作
怎么才能够把股票做到T？正常情况下分为两种方式，分别为正T和倒T。
正T即先买后卖，投资手里，手里面赚有这款股票，在当天股票开盘的时候下跌到了最低点时，投资者买入1000股，等到股票变高的时候在高点，将这1000股彻底卖出，持有的总股票数还是跟以前一样，T＋0的效果这样就能够达到了，又能够享有中间赚取的差价。
而倒T即先卖后买。投资者通过严密计算得出，股票存在下降风险，因此在高位点先卖出手中的一部分股票，接着等股价回落后再去买进，总量仍旧有办法保持不变，然而，收益是会产生的。
比方投资者，他占有该股2000股，而10元/股是当天早上的市场价，觉得持有的股票在短时间内就会有所调整，，于是卖出手中的1500股，等股票跌到一股只需要9.5元时，这只股票差不多就已经能让他们感到满意了，再买入1500股，这就赚取了（10-9.5）×1500＝750元的差价。
这时有人就问了，那要如何知道买入的时候正好是低点，卖出的时候正好是高点？
其实有一款买卖点捕捉神器，它能够判断股票的变化趋势，绝对能让你每次都抓住重点，点开链接就能立刻领取到了：【智能AI助攻】一键获取买卖机会
应答时间：2021-09-23，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请点击查看
㈧ 如何使用python抓取炒股软件中资金数据
这个说来有点复杂，用fiddle监控软件跟服务器间的通讯，找到数据源地址，然后用excel或python抓这个源地址数据，可能还要加上反扒代码，构造时间戳等等，你网上找python网抓视频教程看看就知道了。
㈨ 如何用python代码判断一段范围内股票最高点
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python+聚宽 统计A股市场个股在某时间段的最高价、最低价及其时间 原创
2019-10-12 09:20:50
开拖拉机的大宝
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使用工具pycharm + 聚宽数据源，统计A股市场个股在某时间段的最高价、最低价及其时间，并打印excel表格输出
from jqdatasdk import *
import pandas as pd
import logging
import sys
logger = logging.getLogger("logger")
logger.setLevel(logging.INFO)
# 聚宽数据账户名和密码设置
auth('username','password')
#获取A股列表，包括代号，名称，上市退市时间等。
security = get_all_securities(types=[], date=None)
pd2 = get_all_securities(['stock'])
# 获取股票代号
stocks = list(get_all_securities(['stock']).index)
# 获取股票名称
stocknames = pd2['display_name']
start_date = -01-01'
end_date = -12-31'
def get_stocks_high_low(start_date,end_date):
# 新建表，表头列
# 为："idx","stockcode","stockname","maxvalue","maxtime","lowvalue","lowtime"
result = pd.DataFrame(columns=["idx", "stockcode", "stockname", "maxvalue", "maxtime", "lowvalue", "lowtime"])
for i in range(0,stocks.__len__()-1):
pd01 = get_price(stocks[i], start_date, end_date, frequency='daily',
fields=None, skip_paused=False,fq='pre', count=None)
result=result.append(pd.DataFrame({'idx':[i],'stockcode':[stocks[i]],'stockname':
[stocknames[i]],'maxvalue':[pd01['high'].max()],'maxtime':
[pd01['high'].idxmax()],'lowvalue': [pd01['low'].min()], 'lowtime':
[pd01['low'].idxmin()]}),ignore_index=True)
result.to_csv("stock_max_min.csv",encoding = 'utf-8', index = True)
logger.warning("执行完毕！
㈩ 如何使用Python获取股票分时成交数据
可以使用爬虫来爬取数据，在写个处理逻辑进行数据的整理。你可以详细说明下你的需求，要爬取的网站等等。
希望我的回答对你有帮助